隨著疫情穩定，出行的解禁，正是拉動老客戶消費和挖掘潛客的機會，那么銀行在數字化時代的營銷業務是如何實現的？首先在業務層面需要與各大電商平臺、OTA、出行、O2O、線下餐飲、購物中心達成廣泛的權益合作;之后匯聚內部數據和第三方數據，進行數據采集、清洗、拉通與匹配;再利用基于機器學習的營銷模型不斷學習與完善，最后將合適的信息適時推薦給用戶，實現營銷活動與用戶需求的精準匹配和及時響應，拉動業務的提升。

如今，一個小小營銷活動不僅需要面對復雜、豐富的海量數據，還涉及到云計算、大數據、AI等多種技術的綜合應用，這恰恰是當下產業數字化大浪潮中的一個小縮影。隨著各個行業的業務加速線上化，會有越來越多業務場景，像營銷這樣全面走向“數據驅動業務”。

“數據驅動業務”，短短幾個字背后所傳遞的核心含義是：前端業務實現快速響應，海量數據實現價值落地。因此，無論是幾年前火熱的數據湖，還是最近的弄潮兒數據中臺，都是“讓企業把數據用起來”這個使命下的產物。

但褪去營銷概念的浮華，“讓企業把數據用起來和用好”這些年依然充滿著各種挑戰，而率先幫助用戶走出數據價值落地之路的，不是傳統存儲廠商，也不是傳統數據倉庫廠商，卻是以金山云為代表的云服務商們。

近日，隨著金山云全新航母級大數據云平臺的推出，從產品競爭力、技術趨勢以及行業實踐等角度再次印證了云服務商為何能夠成為數據價值落地的擔當主力。

云服務商成數據價值落地主力軍

根據中國信通院《中國數字經濟發展白皮書（2020年）》報告顯示，2019年，我國數字經濟規模達到35．8萬億元，占GDP比重達到36．2%，同比增長15．6%，數字經濟在國民經濟中的地位進一步凸顯。

進入到數字經濟時代，數據的價值與作用堪比當年的石油。尤其是隨著《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（以下簡稱《意見》）的正式發布，官方首次將“數據”納入生產要素，并指出要發揮“數據”這一新型要素對其他要素效率的倍增作用，使數據成為推動經濟高質量發展的新動能。

在數字經濟蓬勃發展的另一方面，則是企業加速上云的步伐。《云計算發展白皮書（2020）》報告數據透露，2019年，中國云計算市場規模達到1334億元，增速達到38．61%，公有云從規模、增速全面超越私有云，企業全面上云成為大勢所趨。

事實上，“讓企業把數據用起來和用好”的關鍵一步就是上云。這是因為，一方面隨著產業數字化的深入，無論是已有業務場景的數字化轉型，還是新業務場景的數字化創新，都是基于數據的基礎之上綜合運用云計算、大數據、AI等數字化技術，絕不是依靠單點或者幾項技術就能實現;另一方面，云計算作為企業數字化轉型最重要的工具平臺，具有天然的整合和集成屬性，很容易整合大數據、人工智能、區塊鏈等技術，為數據價值落地提供了充分的保障。

所以，云服務商們作為一個全能型選手，近年來在幫助用戶實現數據價值落地開始脫穎而出，優勢得到充分顯現。

金山云們為何能脫穎而出

在數據價值落地的探索之路上，基于Hadoop開源平臺的大數據廠商、傳統數據倉庫廠商是繞不開的話題。事實上，這些廠商都在推動數據價值落地上付出了諸多努力，但隨著最近十年云計算的崛起，一切都發生了改變。

以傳統數據倉庫廠商為例，其打造的軟硬一體化的大數據平臺，雖然也擁有出色的性能和便捷的管理，但受制于擴展性、靈活性以及高昂的成本，遠不如基于云計算的大數據平臺更加靈活與高效;又如基于Hadoop開源平臺的大數據平臺，哪怕是商業版本在用戶實際使用環境中，依然需要做不少部署、配置、調優的工作，在時間和人力成本上都遠遜色于大數據云平臺。

究其原因，這是因為過去十年移動化、社交化帶來了數據指數級增長、數據來源廣泛化、數據類型多元化，5G、物聯網、邊緣計算的興起，只會加劇現代數據應用的復雜性，云計算則是解決這種復雜性的天然首選，它不僅能夠屏蔽底層各種跟數據相關的復雜技術，還帶來了彈性、靈活的優勢，加速了大數據平臺在業務應用中的落地。

以金山云全新航母級大數據云平臺為例，提供了從數據采集、存儲到分析利用的全棧式大數據服務，大幅降低了用戶使用大數據平臺的門檻，快速響應和構建各類大數據應用。與傳統大數據平臺相比，金山云全新航母級大數據云平臺有六大顯著不同：

分布式架構

采用分布式架構，同時支持離線計算、實時計算和即時計算，并且涵蓋了業務數據、日志數據、行為買點數據、IoT數據、爬蟲數據和外部數據等;

統一全棧式

統一全棧式帶來了一站式可視化數據開發，統一平臺、界面、調度、管控，大幅降低了數據加工、處理等過程的復雜度;

敏捷迭代的建設模式

改變了傳統數倉自頂向下的設計，以業務需求為核心，結合需求變化，自底向上，不斷迭代升級;

云原生資源彈性

充分利用到云原生的資源彈性優勢，實現按需快速擴容，并為數據挖掘、深度學習等場景提供更高效彈性的GPU資源;

數據資產在線化

實現元數據管理統一入口的自動化和數據資產在線管理，徹底改變過去傳統數據治理投入大量精力，最終形成離線文檔規范的局面;

數據應用創新

加速數據應用創新，將全域數據打通，讓全員參與數據消費，真正實現數據驅動業務。

金山云將其大數據云平臺稱之為航母級大數據云平臺。眾所周知，航空母艦是目前世界上規模最龐大、技術最復雜、威力最強的武器之一，也是一個國家綜合國力的象征。金山云認為，大數據云平臺和航母在運轉模式上異曲同工。例如，數據采集如同航母雷達信號的偵采，既要實時、全面、精準采集，又要批量傳輸、推送;數據集成如同航母的通訊系統，提供穩定高效的數據同步服務，幫助用戶在復雜網絡環境下，將各類數據源低延遲批量同步等。

金山云航母級大數據云平臺之所以具備強大的差異化競爭力，關鍵在于：第一，金山云擁有領先的產品與技術，并且實現了產品技術迅速更新迭代，讓領先技術更快落地到業務場景之中;其次，金山云自身還有多年的大數據平臺運營與運維經驗;第三，更加關鍵是金山云在金融、政務、醫療等多個行業的數據價值落地實踐中積累了豐富經驗。

攻克數據價值落地最后難關

從2010年數據湖概念首次提出開始，數據湖發展多年卻是不溫不火。數據湖的價值在于可以幫助用戶梳理清楚從數據存儲、數據匯聚到數據挖掘這些過程，匯聚、拉通數據，消滅數據孤島。但是數據湖依然聚焦在底層，并不能解決數據如何與前端業務快速響應與匹配的問題。

數據中臺致力于解決數據如何與前端業務快速響應的問題，讓數據更靈活、敏捷地服務前端業務。但數據中臺更像是一個PaaS平臺，向下跟數據緊密聯系，向上需要與業務緊密配合，其建設也是一個螺旋上升的過程，往往需要真實的業務場景去實踐，不斷根據業務變化需求來進行完善與迭代。

因此，金山云航母級大數據云平臺攻克數據價值落地最后難關的關鍵在于：如何綜合數據湖等相關技術，屏蔽底層架構復雜性，將數據中臺PaaS平臺的快速迭代能力進一步融合，并充分利用云計算底層資源彈性、靈活和高效的優勢，以云服務的方式輸出。

金山云航母級大數據云平臺涵蓋了數據湖和數據中臺的設計理念。一方面為客戶提供一站式大數據平臺，提效客戶業務開發、大規模資產管理、運維保障的大數據底層能力;另一方面，以云計算平臺為核心，形成數據湖運營管理、數據中臺基礎架構部門核心能力支撐工具。

據悉，金山云航母級大數據云平臺包含數據采集、數據集成、數據服務、數據管理、挖掘分析、數據開發、智能調度、存儲與計算等八大組件，大數據運維和大數據運營兩大支撐體系，以及一套涵蓋了平臺門戶、項目管理、資源管理和用戶管理的公共服務。

金山云航母級大數據云平臺將集數據存儲、數據加工、數據展現及數據運營和治理于一體，以及將后臺各式各樣的數據資源轉化為前臺易于應用的能力，并實現了用戶門戶、用戶體系、數據體系、開發平臺、服務平臺、運維平臺、分析平臺的統一管理。

金山云航母級大數據云平臺還在部署規模、部署環境全面滿足用戶的各種需求，可以支持上萬臺以上的集群部署規模，數據采集節點數超過10萬個，實時數據處理能力達到每秒億條以上。破除了既有大數據系統的規模瓶頸，實現了“航母級”的數據吞吐。值得稱道的是，金山云航母級大數據云平臺具備脫云輸出的能力，即大數據云平臺不僅可以高效運行在金山云的IaaS平臺上，其他主流的IaaS平臺也都可以支持大數據云平臺的部署，充分體現平臺的靈活性，包括金山云公有云、銀河私有云、其他廠商私有云以及裸金屬環境。

不僅如此，金山云航母級大數據云平臺還在大型國有金融機構有著豐富的實踐經驗。眾所周知，金融行業是大數據應用的最前沿，數據規模龐大、數據類型豐富、數據應用場景眾多，對于大數據技術、產品有著極為苛刻的要求。金山航母級大數據云平臺在經歷了金融業務場景的千錘百煉和數年大數據平臺運營運維考驗之后，有望在更多行業幫助用戶實現數據價值落地。

總體來看，隨著5G正式走向商用，大數據、人工智能、邊緣計算、物聯網等應用將會加速出現。用戶在未來將會面臨一個更加復雜的數據環境，業務也將產生更多基于數據的應用，強大的大數據平臺將必不可缺，金山云航母級大數據云平臺此時推出可謂是恰逢其時，將在企業數字化轉型中發揮至關重要的作用。

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